JPS63105260A - 内燃機関の空燃比の学習制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野） 本発明は、空燃比フィードバック制御機能をもつ電子制
御燃料噴射装置を有する自動車用内燃機関の空燃比の学
習制御装置に関し、特に高度などによる空気密度変化に
良好に対応することのできる空燃比の学習制御装置に関
する。

〈従来の技術〉 従来、空燃比フィードバック制御機能をもつ電子制御燃
料噴射装置を有する内燃機関においては、特開昭６０−
９０９４４号公報、特開昭６１−１９０１４２号公報な
どに示されているような空燃比の学習制御装置が採用さ
れている。

これは、機関に吸入される空気量に関与する機関運転状
態のパラメータ（例えば機関吸入空気流量と機関回転数
）から算出される基本燃料噴射量を機関排気系に設けた
Ｏｔセンサからの信号に基づいて比例・積分制御などに
より設定されるフィードバック補正係数により補正して
燃料噴射量を演算し、空燃比を目標空燃比にフィードパ
・ツク制御するものにおいて、空燃比フィードバック制
御中のフィードバック補正係数の基準値からの偏差を予
め定めた機関運転状態のエリア毎に学習して学習補正係
数を定め、燃料噴射量の演算にあたって、基本燃料噴射
量をエリア別学習補正係数により補正して、フィードバ
ック補正係数による補正なしで演算される燃料噴射量に
より得られるベース空燃比を目標空燃比に一致させるよ
うにし、空燃比フィードバック制御中はこれをさらにフ
ィードバック補正係数により補正して燃料噴射量を演算
するものである。

これによれば、空燃比フィードバック制御中は過渡運転
時におけるフィードバック制御の追従遅れをなくすこと
ができ、空燃比フィードバック制御停止時においては所
望の空燃比を正確に得ることができる。

また、スロットル弁開度αと機関回転数Ｎとから基本燃
料噴射ｆｆ１Ｔｐを定めるシステム（例えばαとＮとか
らマツプを参照して吸入空気流ｉＱを求め、Ｔｐ＝に−
Ｑ／Ｎ　（Ｋは定数）なる式よりＴｐを演算するシステ
ム）、あるいは、エアフローメータを有して吸入空気流
ｆｉＱを検出し、これと機関回転数Ｎとから基本燃料噴
射量’ｒｐ＝Ｋ・Ｑ／Ｎを演算するシステムで、エアフ
ローメータとしてフラップ式（体積流量検出式）のもの
を用いるものなどでは、基本燃料噴射量の算出に空気密
度の変化が反映されないが、上記の学習制御によれば、
学習が良好に進行するという前提に立つ限りにおいては
、高度あるいは吸気温による空気密度の変化にも対応で
きる。

〈発明が解決しようとする問題点〉 しかし、急に高地（山）へ登る場合について考えてみる
と、山登り走行時は過渡運転パターンのため、機関運転
状態のエリア別に学習する方式では、学習のためのエリ
アがなかなか定まらず、また学習できたとしてもそのエ
リアが限られ、大多数のエリアでは学習がほとんど進行
しない。これにより、山の頂上付近の平坦地などで普通
走行に入ると、空燃比フィードバック制御の制御遅れに
より、また空燃比フィードバック制御停止時はベース空
燃比が目標空燃比から大きくずれて、運転性不良を生じ
てしまうという問題点があった。

これは、空気密度の変化を空燃比フィードバック制御中
のフィードバック補正係数の基準値からの偏差から学習
して補正する必要があるが、学習した偏差の中には燃料
噴射弁やスロットルボディ等の部品バラツキ等による機
関運転状態に依存するベース空燃比のズレ分も含まれる
ため、空気密度変化分との分離が不可能であり、本来−
律に学習できるはずの空気密度変化分を機関運転状態の
エリア毎に学習しなければならず、急に高地へ登る等し
た場合は、各エリア毎の学習ができず、実質学習が進行
しないことによるものである。

本発明は、このような従来の問題点に鑑み、空気密度変
化分を速やかに学習可能で、山登り走行時などにおいて
良好に空燃比の学習制御を行うことのできる内燃機関の
空燃比の学習制御装置を提供することを目的とする。

く問題点を解決するための手段〉 本発明は、上記の目的を達成するため、学習補正係数と
して、エリア別学習補正係数の他、主に高度補正用で空
気密度変化分を一律に学習するための一律学習補正係数
を設定し、所定の期間毎にその間に更新されたエリア別
学習補正係数の平均値を演算し、これを全エリア−律の
空気密度変化分とみなして一律学習補正係数に置き換え
ていく構成としたものである。

従って、本発明に係る空燃比の学習制御装置は、第１図
に示すように、下記のＡ−Ｍの手段を含んで構成される
。

（Ａ）　ａ関に吸入される空気量に関与するパラメータ
を少くとも含む機関運転状態を検出する機関運転状態検
出手段 ＣＢ）機関排気成分を検出しこれにより機関吸入混合気
の空燃比を検出する空燃比検出手段（Ｃ）前記機関運転
状態検出手段により検出された前記パラメータに基づい
て基本燃料噴射量を設定する基本燃料噴射量設定手段 （Ｄ）機関運転状態の全エリアについて前記基本燃料噴
射量を一律に補正するための一律学習補正係数を記憶し
た書換え可能な一律学習補正係数記憶手段 （Ｅ）機関運転状態のエリア毎に前記基本燃料噴射量を
補正するためのエリア別学習補正係数を記憶した書換え
可能なエリア別学習補正係数記憶手段（Ｆ）実際の機関
運転状態に基づいて前記エリア別゛−学習補正係数記憶
手段から対応する機関運転状態のエリアのエリア別学習
補正係数を検索するエリア別学習補正係数検索手段 （Ｇ）前記空燃比検出手段により検出された空燃比と目
標空燃比とを比較し実際の空燃比を目標空燃比に近づけ
るように前記基本燃料噴射量を補正するためのフィード
バック補正係数を所定の量増減して設定するフィードバ
ック補正係数設定手段（Ｈ）前記基本燃料噴射量設定手
段で設定した基本燃料噴射量、前記一律学習補正係数記
憶手段に記憶されている一律学習補正係数、前記エリア
別学習補正係数検索手段で検索したエリア別学習補正係
数、及び前記フィードバック補正係数設定手段で設定し
たフィードバック補正係数に基づいて燃料噴射量を演算
する燃料噴射量演算手段（１）前記燃料噴射量演算手段
で演算した燃料噴射量に相当する駆動パルス信号に応じ
オンオフ的に燃料を機関に噴射供給する燃料噴射手段（
Ｊ）機関運転状態のエリア毎に前記フィードバック補正
係数の基準値からの偏差を学習し、これを減少させる方
向に前記エリア別学習補正係数記憶手段のエリア別学習
補正係数を修正して書換えるエリア別学習補正係数修正
手段 （Ｋ）所定の期間毎にその間に更新されたエリア別学習
補正係数の平均値を演算する更新平均値演算手段 （Ｌ）前記一律学習補正係数記憶手段の一律学習補正係
数に前記更新平均値演算手段による平均値を加算して前
記一律学習補正係数記憶手段の一律学習補正係数を修正
して書換える一律学習補正係数修正手段 （Ｍ）前記更新平均値演算手段の演算の基礎としたエリ
ア別学習補正係数から前記更新平均値演算手段による平
均値を減算して前記エリア別学習補正係数記憶手段のエ
リア別学習補正係数を修正して書換える第２のエリア別
学習補正係数修正手段く作用〉 基本燃料噴射量設定手段Ｃは、目標空燃比に対応する基
本燃料噴射量を機関に吸入される空気量に関与するパラ
メータに基づいて設定し、エリア別学習補正係数検索手
段Ｆは、エリア別学習補正係数記憶手段Ｅから、実際の
機関運転状態に対応するエリアのエリア別学習補正係数
を検索し、フィードバック補正係数設定手段Ｇは、実際
の空燃比と目標空燃比とを比較し実際の空燃比を目標空
燃比に近づけるようにフィードバック補正係数を例えば
比例・積分制御に基づいて所定の量増減して設定する。

そして、燃料噴射量演算手段Ｈは、基本燃料噴射量を一
律学習補正係数記憶手段りに記憶されている一律学習補
正係数で補正し、またエリア別学習補正係数で補正し、
更にフィードバック補正係数で補正することにより、燃
料噴射量を演算する。そして、この燃料噴射量に相当す
る駆動パルス信号により、燃料噴射手段Ｉが作動する。

一方、エリア別学習補正係数修正手段Ｊにより、機関運
転状態のエリア毎にフィードバック補正係数の基準値か
らの偏差を学習し、これを減少させる方向に機関運転状
態のエリアに対応するエリア別学習補正係数を修正して
エリア別学習補正係数記憶手段Ｅのデータを書換える。

こうして、部品バラツキ分などを空気密度変化分を含め
エリア別に学習する。

また、所定の期間毎に、更新平均値演算手段には、その
間に更新されたエリア別学習補正係数の平均（直を演算
する。この演算がなされると、一律学習補正係数修正手
段りは、一律学習補正係数記憶手段りの一律学習補正係
数に更新平均値演算手段Ｋによる平均値を加算して一律
学習補正係数記憶手段りのデータを書換える。このよう
に前記平均値を全エリア−律の空気密度変化分とみなし
て、これを一律学習補正係数に置き換える。逆に、第２
のエリア別学習補正係数修正手段Ｍは、更新平均値演算
手段にの演算の基礎としたエリア別学習補正係数から更
新平均値演算手段Ｋによる平均値をそれぞれ減算してエ
リア別学習補正係数記憶手段Ｅのデータを書換える。こ
のようにしてエリア別学習補正係数には空気密度変化分
以外の部品パラフキ分などを残すようにする。

〈実施例〉 以下に本発明の詳細な説明する。

第２図において、機関１には、エアクリーナ２゜スロッ
トルボディ３及び吸気マニホールド４を介して空気が吸
入される。

スロットルボディ３内には図示しないアクセルペダルと
連動するスロットル弁５が設けられていると共に、その
上流−に燃料噴射手段としての燃料噴射弁６が設けられ
ている。この燃料噴射弁６はソレノイドに通電されて開
弁じ通電停止されて閉弁する電磁式燃料噴射弁であって
、後述するコントロールユニット１４からの駆動パルス
信号により通電されて開弁じ、図示しない燃料ポンプか
ら圧送されてプレッシャレギュレータにより所定の圧力
に調整された燃料を噴射供給する。尚、この例はシング
ルポイントインジェクションシステムであるが、吸気マ
ニホールドのブランチ部又は機関の吸気ボートに各気筒
毎”に燃料噴射弁を設けるマルチポイントインジェクシ
ョンシステムであってもよい。

機関ｌの燃焼室には点火栓７が設けられている。

この点火栓７はコントロールユニット１４からの点火信
号に基づいて点火コイル８にて発生する高電圧がディス
トリビュータ９を介して印加され、これにより火花点火
して混合気を着火燃焼させる。

機関１からは、排気マニホールド１０．排気ダクト１１
．三元触媒工２及びマフラー１３を介して排気が排出さ
れる。

コントロールユニット１４は、ＣＰｔＪ、ＲＯＭ。

ＲＡＭ、Ａ／Ｄ変換器及び入出力インクフェイスを含ん
で構成されるマイクロコンピュータを備え、各種のセン
サからの入力信号を受け、後述の如く演算処理して、燃
料噴射弁６及び点火コイル８の作動を制御する。

前記各種のセンサとしては、スロットル弁５にポテンシ
ョメータ式のスロットルセンサ１５が設けられていて、
スロットル弁５の開度αに応じた電圧信号を出力する。

スロットルセンサ１５内にはまたスロットル弁５の全閉
位置でＯＮとなるアイドルスイッチ１６が設けられてい
る。

また、ディストリビュータ９に内蔵されてクランク角セ
ンサ１７が設けられていて、クランク角２゜毎のポジシ
ョン信号と、クランク角１８０°毎（４気筒の場合）の
リファレンス信号とを出力する。

ここで、単位時間当りのポジション信号のパルス数ある
いはリファレンス信号の周期を測定することにより機関
回転数Ｎを算出可能である。

また、機関冷却水温７’ｗを検出する水温センサ１８、
車速ｖＳＰを検出する車速センサ１９等が設けられてい
る。　　　″ これらスロットルセンサ１５．クランク角センサ１７な
どが機関運転状態検出手段である。

また、排気マニホールド１０に０□センサ２０が設けら
れている。この０２センサ２０は混合気を目標空燃比で
ある理論空燃比付近で燃焼させたときを境として起電力
が急変する公知のセンサである。

従ってＯｔセンサ２０は空燃比（リッチ・リーン）検出
手段である。

更に、コントロールユニット１４にはその動作電源とし
てまた電源電圧の検出のためバッテリ２１がエンジンキ
ースイッチ２２を介して接続されている。

また、コントロールユニット１４内のＲＡＭの動作電源
としては、エンジンキースイッチ２２ＯＦＦ後も記憶内
容を保持させるため、バッテリ２１をエンジンキースイ
ッチ２２を介することなく適当な安定化電源を介して接
続しである。

ここにおいて、コントロールユニット１４に内蔵された
マイクロコンピュータのＣＰＵは、第３図〜第７図にフ
ローチャートとして示すＲＯＭ上のプログラム（燃料噴
射量演算ルーチン、フィードバック制御ゾーン判定ルー
チン、比例・積分制御ルーチン、第１の学習ルーチン、
第２の学習ルーチン）に従って演算処理を行い、燃料噴
射を制御する。

尚、基本燃料噴射量設定手段、エリア別学習補　゛正係
数検索手段、フィードバック補正係数設定手段、燃料噴
射量演算手段、エリア別学習補正係数修正手段、更新平
均値演算手段、一律学習補正係数修正手段及び第２のエ
リア別学習補正係数修正手段としての機能は、前記プロ
グラムにより達成される。また、一律学習補正係数記憶
手段、エリア別学習補正係数記憶手段としては、ＲＡＭ
を用いる。

次に第３図〜第７図のフローチャートを参照しつつコン
トロールユニット１４内のマイクロコンピュータの演算
処理の様子を説明する。

第３図の燃料噴射量演算ルーチンにおいて、ステップ１
　（図にはＳｌと記しである。以下同様）ではスロット
ルセンサ１５からの信号に基づいて検出されるスロット
ル弁開度αとクランク角センサ１７からの信号に基づい
て算出される機関回転数Ｎとを読込む。

ステップ２ではスロットル弁開度αと機関回転数Ｎとに
応じた吸入空気流量Ｑを予め実験等により求めて記憶し
であるＲＯＭ上のマツプを参照し実際のα、Ｎに対応す
るＱを検索して読込む。

ステップ３では吸入空気流量Ｑと機関回転数Ｎとから単
位回転当りの吸入空気量に対応する基本燃料噴射量’ｒ
ｐ　＝Ｋ　−Ｑ／Ｎ　（Ｋは定数）を演算する。ここで
、ステップ１〜３の部分が基本燃料噴射量設定手段に相
当する。

ステップ４ではスロットルセンサ１５からの信号に基づ
いて検出されるスロットル弁開度αの変化率あるいはア
イドルスイッチ１６のＯＮからＯＦＦへ□の切換わりに
よる加速補正骨、水温センサ１８からの信号に基づいて
検出される機関冷却水温Ｔｗに応じた水温補正骨などを
含む各種補正係数Ｃ０ＦＦを設定する。

ステップ５では一律学習補正係数記憶手段としてのＲＡ
Ｍの所定アドレスに記憶されている一律学習補正係数記
憶手段を読込む。尚、一律学習補正係数Ｋ　ＡＬＴは学
習が開始されていない時点では初期値０として記憶され
ており、これが読込まれる。

ステップ６では機関運転状態を表わす機関回転数Ｎと基
本燃料噴射量（負荷）Ｔｐとに対応してエリア別学習補
正係数Ｋ　ＨＡＰを記憶しであるエリア別学習補正係数
記憶手段としてのＲＡ　Ｍ上のマフプを参照し、実際の
Ｎ、Ｔｐに対応するに□２を検索して読込む。この部分
がエリア別学習補正係数検索手段に相当する。尚、エリ
ア別学習補正係数Ｋ　ＭＡＰのマツプは、機関回転数Ｎ
を横軸、基本燃料噴射ｔＴｐを縦軸として、８×８程度
の格子により機関運転状態のエリア番分け、各エリア毎
にエリア別学習補正係数Ｋ　ＭＡＰを記憶させてあり、
学習が開始されていない時点では、全て初期値０を記憶
させである。

ステップ７では後述する第５図の比例・積分制御ルーチ
ンによって設定されているフィードバック補正係数ＬＡ
ＭＢＤＡを読込む。尚、このフィードバック補正係数Ｌ
ＡＭＢ（）Ａの基準値は１である。

ステップ８ではバッテリ２１の電圧値に基づいて電圧補
正分子ｓを設定する。これはバッテリ電圧の変動による
燃料噴射弁の噴射流量変化を補正するためのものである
。

ステップ９では燃料噴射ｆｆ１Ｔｉを次式に従って演算
する。この部分が燃料噴射量演算手段に相当する。

Ｔ　ｉ　＝Ｔｐ−ＣＯＥＦ・（ＬＡＭＢＤＡ＋ＫＡＬＴ
＋ＫＭＡＰ）＋ＴＳステップ１０では演算されたＴｉを
出力用レジスタにセットする。これにより、予め定めら
れた機関回転同期（例えば２回転毎）の燃料噴射タイミ
ングになると、Ｔｉのパルス巾をもつ駆動パルス信号が
燃料噴射弁６に与えられて、燃料噴射が行われる。

第４図はフィードバック制御ゾーン判定ルーチンで、原
則として低中回転がっ低中負荷の場合に空燃比のフィー
ドバック制御を行い、高回転又は高負荷の場合に空燃比
のフィードバック制御を停止するためのものである。

ステップ２１では機関回転数Ｎから比較Ｔｐを検索し、
ステップ２２では実際の基本燃料噴射ｆｆ１Ｔｐ（実Ｔ
ｐ）と比較’ｒｐとを比較する。

実Ｔｐ≦比較’ｒｐの場合、すなわち低中回転かつ低中
負荷の場合は、ステップ２３へ進んでディレータイマ（
クロック信号によりカウントアツプされるもの）をリセ
ットした後、ステップ２６へ進んでλｃｏｎ　ｔフラグ
を１にセントする。これは低中回転かつ低中負荷の場合
に空燃比のフィードバンク制御を行わせるためである。

実Ｔ　ｐ　＞比較Ｔｐの場合、すなわち高回転又は高負
荷の場合は、原則として、ステップ２７・＼進んでλｃ
ｏｎ　ｔフラグを０にする。これは空燃比のフィードバ
ック制御を停止し、別途リッチな出力空燃比を得て、排
気温度の上昇を抑制し、機関１の焼付きや触媒１２の焼
損などを防止するためである。

ここで、高回転又は高負荷の場合であっても、ステップ
２４でディレータイマの値を所定値と比較することによ
り、高回転又は高負荷に移行した後、所定時間経過する
までは、ステップ２６へ進んでλｃｏｎ　ｔフラグを１
にセットし続け、空燃比のフィードバック制御を続ける
ようにする。これは、山登り走行は高回転・高負荷領域
で行われるため、空気密度変化分についての学習の機会
を増すためである。但し、ステップ２５での判定で機関
回転数Ｎが所定値（例えば３８００ｒｐｍ　）を越えた
場合は、安全のため空燃比のフィードバック制御を停止
する。

第５図は比例・積分制御ルーチンで、所定時間（例えば
１０ｍ５　）毎に実行され、これによりフィードバック
補正係数ＬＡＭ［ＩＤＡが設定される。従ってこのルー
チンがフィードバック補正係数設定手段に相当する。

ステップ３１ではλｃｏｎ　ｔフラグの値を判定し、０
の場合はこのルーチンを終了する。この場合は、フィー
ドバック補正係数ＬＡＭＢＤΔは前回値（又は基準値ｌ
）にクランプされ、空燃比のフィードバック制御が停止
される。

λｃｏｎ　ｔフラグが１の場合は、ステップ３２へ進ん
でＯ，センサ２０の出力電圧ＶＯＲを読込み、次のステ
ップ３３で理論空燃比相当のスライスレベル電圧Ｖ　ｒ
ａｆと比較することにより空燃比のリッチ・リーンを判
定する。

空燃比がリーン（■。！＜Ｖｒｏｒ）のときは、ステッ
プ３３からステップ３４へ進んでリッチがらり一ンへの
反転時（反転直後）であるが否がを判定し、反転時には
ステップ３５へ進んでフィードバック補正係数ＬＡＭＢ
ＤＡを前回値に対し所定の比例定数Ｐ分増大させる。反
転時板外はステップ３６へ進んでフイードバック補正係
数ＬＡＭＢＤＡを前回値に対し所定の積分定数１分増大
させ、こうしてフィードバック補正係数ＬＡＭＢＤＡを
一定の傾きで増大させる。尚、ｐ＞〉■である。

空燃比がリッチ（■。ｚ＞　Ｖｒｍｔ　）のときは、ス
テップ３３からステップ３７へ進んでリーンからす・ノ
チへの反転時（反転直後）であるか否かを判定し、反転
時にはステップ３８へ進んでフィードバック補正係数Ｌ
ＡＭＢＤＡを前回値に対し所定の比例定数２分減少させ
る。反転時板外はステップ３９へ進んでフィードバック
補正係数ＬＡＭＢＤＡを前回値に対し所定の積分定数１
分減少させ、こうしてフィードバック補正係数ＬＡＭＢ
ＤＡを一定の傾きで減少させる。

第６図は第１の学習ルーチンである。この第１の学習ル
ーチンがエリア別学習補正係数修正手段に相当する。

ステップ８０ではλｃｏｎ　ｔフラグの値を判定し、０
の場合は、ステップ８２へ進んでカウント値ＣＭＡＰを
クリアした後、このルーチンを終了する。これは空燃比
のフィードバック制御が停止されているときは学習を行
うことができないからである。

λｃｏｎｔフラグが１の場合、すなわち空燃比のフィー
ドバック制御中は、ステップ８１へ進む。

ステップ８１では機関運転状態を表わす機関回転数Ｎと
基本燃料噴射ｆｆ１Ｔｐとが前回と同一エリアにあるか
否かを判定し、エリアが変わった場合は、ステップ８２
に進んでカウント値ＣＭＡＰをクリアした後、このルー
チンを終了する。

前回と同一エリアの場合は、ステップ８３で０２センサ
２０の出力が反転すなわちフィードバック補正係数ＬＡ
ＮＢＤＡの増減方向が反転したか否かを判定し、このル
ーチンを繰返して反転する毎に、ステップ８４で反転回
数を表わすカウント値Ｃ，ＡＰを１アツプし、例えばＣ
ＭＡＰ＝３となった段階で、ステップ８５からステップ
８６へ進んで現在のフィードバック補正係数ＬＡＭｆｌ
ＤＡの基準値ｌからの偏差（ＬＡＭＢＤＡ−１”）をΔ
ＬＡＭＢＤＡ　、として一時記憶し、学習を開始する。

そして、ＣＭＡＰ　’　”４以上となると２、ステップ
８５からステップ８７へ進んで、そのときのフィードパ
ック補正係数ＬＡＭＢＤ＾の基準値１からの偏差（ＬＡ
ＭＢＤＡ−１）をΔＬＡＭＢＤＡ！として一時記憶する
。このとき記憶されているΔＬＡ？１８０Ａ　Ｉ　とΔ
ＬＡＭＢＤＡ　ｔとは第８図に示すように前回（例えば
３回目）の反転から今回（例えば４回目）の反転までの
フィードバック補正係数ＬＡＭＢＤＡの基準値１からの
偏差の上下のピーク値である。

このようにしてフィードバック補正係数ＬＡＭＢＤＡの
基準値１からの偏差の上下のピーク値ΔＬＡＭＢＤＡ　
ｌ　。

ΔＬＡＭＢＤＡ　！が求まると、ステップ８８に進んで
それらの平均値ΔＬＡＭＢＤＡを求める。

次にステップ８９に進んでＲＡＭ上のマツプに現在のエ
リアに対応して記憶しであるエリア別学習補正係数ＫＭ
Ａｒ　　（初期値Ｏ）を検索して読出す。

次にステップ９０に進んで次式に従って現在のエリア別
学習補正係数に□、にフィードバック補正係数の基準値
からの偏差の平均値ΔＬＡＭＢＤＡを所定割合加算する
ことによって新たなエリア別学習補正係数Ｋ　ＭＡＰを
演算し、ＲＡＭ上のマツプの同一エリアのエリア別学習
補正係数のデータを修正して書換える。

ＫＭＡＰ←ＫＭＡＰ　＋ＭＭＡＰ　　・ΔＬＡＭＢＤＡ
（ＭＭＡＰは加算割合定数で、Ｏ＜ＭＩＩＡＦ＜１）こ
の後は、ステップ９１で次の学習のためΔＬＡＭＢＤｌ
ｈをΔＬＡＭＢＤＡ　、に代入する。

第７図は第２の学習ルーチンである。この第２の学習ル
ーチンは、更新平均値演算手段、一律学習補正係数修正
手段及び第２のエリア別学習補正係数修正手段として機
能する ステップ１０１ではエリア別学習補正係数Ｋ　ＭＡＰに
ついての学習（以下Ｋ　ＭＡＰ学習という）のなされた
エリア数ｎが所定値となったか否かを判定し、所定値未
満の場合はステップ１０２へ進む。ステップ１０２では
に□、学習（すなわち第６図のステップ９０）が実行さ
れたか否かを判定し、実行された場合のみ、ステップ１
０３へ進んですでに記憶しであるエリアについてか否か
を判定し、新たなエリアのときは、ステップ１０４でＫ
ＭＡＦ学習エ学習エリア数丁ツプし、ステップ１０５で
そのエリアとに□、値とを記憶する。すでに記憶しであ
るエリアのときは、ステップ１０６で記憶しであるＫ１
４ＡＰ４ｆｔを更新する。

Ｋ　ＭＡＰ学習エリア数ｎが所定値に達した場合は、ス
テップ１０１からステップ１０７へ進み、前述のステッ
プ１０５で記憶し、またステップ１０６で更新したｎ個
のＫ。ＡＰ値の総和ΣＫ　ＭＡＰを求める。そして、ス
テップ１０８でΣＫＭＡＰ　／　ｎを演算し、平均値Δ
’ＭＡＰ＝ΣＫＭＡＰ　／　ｎを求める。このステップ
１０７．１０８の部分が更新平均値演算手段に相当し、
ここで求められた更新平均値ΔＭＡＰを全エリア−律の
空気密度変化分とみなす。

次にステップ、１０９に進んでＲＡＭの所定アドレスに
記憶されている現在の一律学習補正係数Ｋ　ＡＬＴ（初
期値０）を読出す。

次にステップ１１０に進んで次式に従って現在の一律学
習補正係数Ｋ　ＡＬＴに更新平均値ΔＭＡＰを加算する
ことによって新たな一律学習補正係数修正手段を演算し
、ＲＡＭの所定アドレスの一律学習補正係数のデータを
修正して書換える。このステップ１１０の部分が一律学
習補正係数修正手段に相当する。

Ｋ　ＡＬ、←Ｋ　ＡＬＴ　＋ΔＭＡＰ 次にステップ１１１に進んで次式に従って更新平均ΔＭ
ＡＰの演算の基礎としたエリアのエリア別学習補正係数
Ｋ　ＭＡＰからそれぞれ更新平均値ΔＭＡＰを減算する
ことによって新たなエリア別学習補正係数ＫＭＡＰを演
算し、ＲＡＭ上のマツプの同一エリアのエリア別学習補
正係数のデータを修正して書換える。このステップ１１
１の部分が第２のエリア別学習補正係数修正手段に相当
する。

ＫＭＡＰ　’−Ｋｑａｐ−ΔＭＡＰ 次にステップ１１２に進んでに、ＡＰ学学習エリア数奇
クリアし、またその他の記憶値をクリアする。

このように、ＫイＡＰ学習（ＫＭＡＰ値の更新）がなさ
れたエリアが所定数となる毎に、その間に更新されたエ
リア別学習補正係数の平均値を演算し、これを全エリア
−律に変化する空気密度変化分とみなして一律学習補正
係数に置き換えていくのである。

尚、この実施例のようにＫ　ＭＡＰ学習エリア数が所定
値になる毎に実行する他、所定時間毎に実行してもよい
。また、更新平均値を求める際は更新値そのものでなく
、学習した偏差を基にしてもよい。また、更新平均値の
加算及び減算に際し、ＫＭＡＰ及びＫ　ＡＬＴの基準値
がＯ以外の場合は、基準値からの偏差分を加算及び減算
することは言うまでもない。

次に他の実施例を説明する。

この実施例は、空気密度変化分のみを学習できる条件、
すなわち、スロットル弁の開度変化に対しシステムのバ
ラツキの無くなる領域であるところの、各機関回転数で
スロ・ノトル弁の開度変化に対し吸入空気流量がほぼ変
化しな（なる領域（第１２図のハツチング部分）におい
て、空気密度変化分を一律に学習して、一律学習補正係
数を書換え、他の領域において、部品バラツキ分などを
エリア別に学習して、エリア別学習補正係数を書換える
構成としたうえで、第７図の第２の学習ルーチンを実行
するようにしたものである。

異なるところは、第６図の第１の学習ルーチンに代えて
、第９図の第１の学習ルーチン、第１０図のＫ　ＡＬＴ
学習サブルーチン、第１１図のＫ　ＨＡ、学習サブルー
チンを実行する。

第９図の第１の学習ルーチンのステップ４１ではλｃｏ
ｎ　ｔフラグの値を判定し、０の場合は、ステップ４２
へ進んでカウント値ＣＡＬＴＩ　Ｃ５ａｐをクリアした
後、このルーチンを終了する。これは空燃比のフィード
バック制御が停止されているときは学習を行うことがで
きないからである。

λｃｏｎ　ｔフラグが１の場合、すなわち空燃比のフィ
ードバック制御中は、ステップ４３以降へ進んで一律学
習補正係数修正手段についての学習（以下ＫＡＬＴ学習
という）、とエリア別学習補正係数ＫＭＡＰについての
学習（以下に、Ａ、学習という）との切換えを行う。

すなわち、ＫＡＬＴ学習は第１２図にハツチングを付し
て示すように各機関回転数Ｎでスロットル弁開度αの変
化に対し吸入空気流ｉＱがほぼ変化しなくなる所定の高
負荷領域（以下Ｑフラット領域という）で優先的に行い
、Ｋ　ＮＡ、学習はその他の領域で行うので、ステップ
４３では機関回転数Ｎから比較α１を検索し、ステップ
４４では実際のスロットル弁開度α（実α）と比較α１
とを比較する。

比較の結果、実α≧比較α＋（Ｑフラットｆｆｉ域）の
場合は、原則としてステップ４８．４９へ進ませ、カウ
ント値ＣＨＡＰをクリアした後、第１０図のＫＡＬＴ学
習サブルーチンを実行させる。

但し、シングルポイントインジェクションシステムの場
合、スロットル弁開度が極めて大きい領域では吸気流速
が遅くなり、各気筒への分配性が悪化するので、分配悪
化領域を機関回転数に対するスロットル弁開度で割付け
ておき、それ以上のスロットル弁開度でＫＡＬア学習を
禁止する。このため、ステップ４５で機関回転数Ｎから
比較α２を検索し、ステップ４６で実αと比較α２とを
比較して、実α〉比較α２の場合は、ステップ５０．５
１へ進ませ、カウント値ＣＡＬＴをクリアした後、第１
１図のＫ　ＭＡＰ学習サブルーチンへ移行させる。

また、シングルポイントインジェクションシステムの場
合、燃料噴射弁６から機関１の燃焼室までの距離が長く
、急加速中は壁流燃料の影響で、正確なＫＡＬｆ学習が
できないので、急加速した時は所定時間すなわち壁流が
定常となるまで待ってＫＡＩ４学習を行う。このため、
ステップ４７で加速後便定時間経過したか否かを判定し
、経過していない場合は、ステップ５０．５１へ進ませ
、カウント値ＣＡＬＴをクリアした後、第１１図のＫ　
ＭＡＰ学習サブルーチンへ移行させる。

ステップ４４での判定で、実αく比較α１の場合は、ス
テップ５０．５１へ進ませ、カウント値ＣＡｌ１をクリ
アした後、第１１図のＫＮＡ、学習サブルーチンへ移行
させる。

次に第１０図のＫ　ＡＬＴ学習サブルーチンについて説
明する。

ステップ６１でＯｔセンサ２０の出力が反転すなわちフ
ィードバック補正係数ＬＡＭＢＤＡの増減方向が反転し
たか否かを判定し、このサブルーチンを繰返して反転す
る時に、ステップ６２で反転回数を表わすカウント値Ｃ
ＡＬＴを１アツプし、例えばＣＡＬＴ＝３となった段階
で、ステップ６３からステップ６４へ進んで現在のフィ
ードバック補正係数ＬＡＭＩＩＤＡの基準値１からの偏
差（ＬＡＭＢＤＡ−１）をΔｌ、ＡＭＢＤＡＩとして一
時記憶し、学習を開始する。

そして、ＣａＬｙ＝４以上となると、ステップ６３から
ステップ６５へ進んでそのときのフィードバック補正係
数ＬＡＭＢＤＡの基準値１からの偏差（ＬＡＭＢＤＡ−
１）をΔＬＡＭＢＤＡ　ｔとして一時記憶する。

このようにしてフィードバック補正係数ＬＡＭＢＤＡの
基準値１からの偏差の上下のピーク値ΔＬＡＭＢＤＡ　
ｌ　。

ΔＬＡ？ＩＢＤＡ２が求まると、ステップ６６に進んで
、それらの平均値τＬＡＭＢ■（次式参照）を求める。

ΔＬＡＭＢＤＡ＝　　（ΔＬＡＭＢＤ＾、　　十　ΔＬ
ＡＭＢＤ／ｈ　　）　　／　２次にステップ６７に進ん
でＲＡＭの所定アドレスに記憶されている現在の一律学
習補正係数ＫＡＬ。

（初期値０）を読出す。

次にステップ６８に進んで次式に従って現在の一律学習
補正係数ＫＡＬＴにフィードバック補正係数の基準値か
らの偏差の平均値ΔＬＡＭＢＤＡを所定割合加算するこ
とによって新たな一律学習補正係数ＫＡＩ４を演算し、
ＲＡＭの所定アドレスの一律学習補正係数のデータを修
正して書換える。

ＫＡＬＴ←ＫＡＬ？＋ＭＡＬ７　　・ΔＬＡＭＢＤＡ（
ＭＡＬ？は加算割合定数で、０＜ＭＡｔｔ＜１）この後
は、ステップ６９で次の学習のためΔＬＡＭＢＤＡ２を
ΔＬＡＭＢＤＡ、に代入する。

次に第１１図のＫ　ＭＡＰ学習サブルーチンについて説
明する。このＫ　ＭＡＰ学習サブルーチンがエリア別学
習補正係数修正手段に相当する。

ステップ８１で機関運転状態を表わす機関回転数Ｎと基
本燃料噴射量Ｔｐとが前回と同一エリアにあるか否かを
判定し、エリアが変わった場合は、ステップ８２に進ん
でカウント値ＣＭＡＰをクリアした後、このサブルーチ
ンを終了する。

前回と同一エリアの場合は、ステップ８３で０２センサ
２０の出力が反転すなわちフィードバック補正係数ＬＡ
ＭＢＤＡの増減方向が反転したか否かを判定し、このサ
ブルーチンを繰返して反転する毎に、ステップ８４で反
転回数を表わすカウント値ＣＭＡＰを１アツプし、例え
ばＣＭＡＦ＝３となった段階で、ステップ８５からステ
ップ８６へ進んで現在のフイードパツク補正係数ＬＡ？
ＩＢＯＡの基準（ｆｉ　１からの偏差（ＬＡＭＢＤＡ　
−１）をΔＬＡＭＢＤＡ　、として一時記憶し、学習を
開始する。

そして、ＣＮＡＰ＝４以上となると、ステップ８５から
ステップ８７へ進んで、そのときのフィードバック補正
係数ＬＡＭＢＤＡの基準値１からの偏差（ＬＡＭＢＤＡ
−１）をΔＬＡＭＢＤＡ、として一時記憶する。

このようにしてフィードバック補正係数ＬＡＭＢＤＡの
基準（Ｉ！■からの偏差の上下のピーク値ΔＬＡＭＢＤ
＾１゜ΔＬＡＭＢＤＡ！が求まると、ステップ８８に進
んでそれらの平均値−τｍ汀を求める。

次にステップ８９に進んでＲＡＭ上のマツプに現在のエ
リアに対応して記憶しであるエリア別学習補正係数ＫＭ
ＡＰ　　（初期値０）を検索して読出す。

次にステップ９０に進んで次式に従って現在のエリア別
学習補正係数ＫＮＡＰにフィードバック補正係数の基準
値からの偏差の平均値ΔＬＡＭＢＤＡを所定割合加算す
ることによりて新たなエリア別学習補正係数ＫＭＡＰを
演算し、ＲＡＭ上のマツプの同一エリアのエリア別学習
補正係数のデータを修正して書換える。

Ｋ、□←ＫＭＡＰ　＋ＭＮＡＰ　　・τ口■■この後は
、ステップ９１で次の学習のためΔＬＡＭＢＤＡ！をΔ
ＬＡＭＢＤＡ　Ｉに代入する。

このようにＱフラット領域でＫ　ＡＬ？学習を独自に行
うことができるシステムでも、Ｑフラット領域へ入らな
いような運転で登板して高地へ行った場合、Ｋ　ＡＬＴ
学習が進行せずに、空気密度変化分も含めてＫＮＡ、学
習を行ってしまう状態が発生し得、一部のエリアのみ学
習が進行すると、学習値間で大きな段差を生じ、運転性
、排気性能等が悪化するが、ここにおいて第７図の第２
の学習ルーチンを実行することで、確実な空気密度変化
分の一律学習が可能となる。尚、この場合、第７図の第
２の学習ルーチンはエンジンキースイッチの投入後の所
定期間のみ行うようにしてもよい。

〈発明の効果〉 以上説明したように本発明によれば、空気密度変化分を
速やかに学習可能となり、急な山登りなどでも良好な空
燃比の学習制御が可能となるという効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を示す機能ブロック図、第２図は
本発明の一実施例を示すシステム図、第３図〜第７図は
演算処理内容を示すフローチャート、第８図はフィード
バック補正係数の変化の様子を示す図、第９図〜第１１
図は本発明の他の実施例の場合の第６図に代わる演算処
理内容を示すフローチャート、第１２図は一律学習補正
係数についての学習領域を示す図である。 １・・・機関　　５・・・スロットル弁　　６・・・燃
料噴’Ｒ弁１４・・・コントロールユニット　　１５・
・・スロットルセンサ　　１７・・・クランク角センサ
　　２０・・・Ｏｚセンサ 特許出願人　日本電子機器株式会社 代理人　弁理士　笹　島　　冨二雄 ９ｎ 第１０図 スロｑトル井関度α

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 機関に吸入される空気量に関与するパラメータを少くと
   も含む機関運転状態を検出する機関運転状態検出手段と
   、 機関排気成分を検出しこれにより機関吸入混合気の空燃
   比を検出する空燃比検出手段と、 前記機関運転状態検出手段により検出された前記パラメ
   ータに基づいて基本燃料噴射量を設定する基本燃料噴射
   量設定手段と、 機関運転状態の全エリアについて前記基本燃料噴射量を
   一律に補正するための一律学習補正係数を記憶した書換
   え可能な一律学習補正係数記憶手段と、 機関運転状態のエリア毎に前記基本燃料噴射量を補正す
   るためのエリア別学習補正係数を記憶した書換え可能な
   エリア別学習補正係数記憶手段と、実際の機関運転状態
   に基づいて前記エリア別学習補正係数記憶手段から対応
   する機関運転状態のエリアのエリア別学習補正係数を検
   索するエリア別学習補正係数検索手段と、 前記空燃比検出手段により検出された空燃比と目標空燃
   比とを比較し実際の空燃比を目標空燃比に近づけるよう
   に前記基本燃料噴射量を補正するためのフィードバック
   補正係数を所定の量増減して設定するフィードバック補
   正係数設定手段と、前記基本燃料噴射量設定手段で設定
   した基本燃料噴射量、前記一律学習補正係数記憶手段に
   記憶されている一律学習補正係数、前記エリア別学習補
   正係数検索手段で検索したエリア別学習補正係数、及び
   前記フィードバック補正係数設定手段で設定したフィー
   ドバック補正係数に基づいて燃料噴射量を演算する燃料
   噴射量演算手段と、 前記燃料噴射量演算手段で演算した燃料噴射量に相当す
   る駆動パルス信号に応じオンオフ的に燃料を機関に噴射
   供給する燃料噴射手段と、 機関運転状態のエリア毎に前記フィードバック補正係数
   の基準値からの偏差を学習し、これを減少させる方向に
   前記エリア別学習補正係数記憶手段のエリア別学習補正
   係数を修正して書換えるエリア別学習補正係数修正手段
   と、 所定の期間毎にその間に更新されたエリア別学習補正係
   数の平均値を演算する更新平均値演算手段と、 前記一律学習補正係数記憶手段の一律学習補正係数に前
   記更新平均値演算手段による平均値を加算して前記一律
   学習補正係数記憶手段の一律学習補正係数を修正して書
   換える一律学習補正係数修正手段と、 前記更新平均値演算手段の演算の基礎としたエリア別学
   習補正係数から前記更新平均値演算手段による平均値を
   減算して前記エリア別学習補正係数記憶手段のエリア別
   学習補正係数を修正して書換える第２のエリア別学習補
   正係数修正手段と、を含んで構成されることを特徴とす
   る内燃機関の空燃比の学習制御装置。